vLLM 是加速大语言模型推理的框架，实现KV缓存零浪费。文章提供Helm图表部署配置及EAGLE投机解码示例，通过离线推理脚本展示如何用vLLM加载模型、设置采样参数并计算平均接受token长度，以优化推理性能。

vLLM的并行限制源于注意力头数需被TP大小整除，而非固定1/2/4/8卡；llama.cpp采用层切分，通信量小，卡数影响不大，关键在互联类型。TensorSharp引擎同时支持层切分和张量并行，3卡跑744B模型性能超llama.cpp，但TP对互联敏感，2卡仅提升1.4倍。核心结论：层切分对卡数免疫，TP对互联敏感。

vLLM部署Qwen 3.8 27B时，默认参数限制了图片和视频输入，导致报错。通过删除`--limit-mm-per-prompt.image 2`和`--limit-mm-per-prompt.video 0`并重启Docker，问题得到解决，模型恢复正常。

本文介绍如何为KServe模型服务接入KEDA，实现基于vLLM指标的自动扩缩容。通过安装KEDA和Prometheus，配置InferenceService和ServiceMonitor，利用vLLM暴露的请求指标，KEDA查询Prometheus数据并驱动HPA调整副本数。实测验证了服务从1个副本扩至2个再缩回1个的完整流程，有效平衡突发请求与资源利用率。

本文对比了三种开源模型推理引擎：Ollama适合本地开发，vLLM适合高并发服务，SGLang适合多轮对话和智能体场景。此外，简述了Claude文本水印技术原理、Git常用命令、Kafka与RabbitMQ的区别，以及12个热门Agent技能仓库。

本文介绍vLLM框架及其Helm图表部署方法，并展示一个使用Ray Data进行多节点分布式离线批处理推理的Python示例。示例通过LLMPredictor类调用Llama-2模型，配置采样参数、张量并行和实例数，从S3读取文本数据，批量生成文本并输出结果。

本教程介绍如何使用vLLM扩展AI代理的LLM推理。文章解释了LLM推理的预填充和解码阶段，以及AI代理工作负载为何难以服务。vLLM通过连续批处理、PagedAttention和前缀缓存优化并发推理。教程演示了在本地安装vLLM、启动服务器，并通过OpenAI兼容API连接AI代理的步骤，最后讨论了这些优化技术的重要性及适用场景。

自托管推理服务器的选择取决于工作负载类型，而非仅看吞吐量或显卡。单模型方案（如vLLM、SGLang）性能最优，但多模型运维成本高；多模型方案（如LocalAI、SIE）省心但单模型性能有妥协。实际生产常需混合使用：vLLM或SGLang处理大模型，SIE管理小模型集群，TEI负责嵌入与重排，Ollama适合开发原型。

KServe是基于Kubernetes的AI推理平台，分为控制面和数据面。用户提交InferenceService后，Webhook校验配置，Controller根据modelFormat匹配ServingRuntime，合并配置创建Deployment、Service和HTTPRoute。Pod启动时注入PVC存储，HuggingFaceServer自动选择vLLM作为推理后端，加载模型并执行推理。请求经Envoy Proxy转发至Predictor Pod，由vLLM在GPU上完成推理。

KServe是Kubernetes上的AI推理平台，用于管理模型服务。本文介绍从零安装KServe Standard模式和Envoy Gateway，通过PVC部署Qwen2.5-0.5B-Instruct模型。步骤包括安装cert-manager、Envoy Gateway、创建Gateway、安装KServe，然后下载模型、创建PV/PVC和InferenceService，最后通过OpenAI兼容接口请求API。KServe将模型地址、Runtime、GPU资源和访问入口统一收敛到InferenceService中，简化推理服务管理。

本文介绍了在Kubernetes环境中自托管大型语言模型（LLM）的设置，使用vLLM作为推理引擎，LINSTOR提供持久存储。自托管可降低成本、提高控制力，并满足数据合规要求。通过创建持久卷声明和密钥，部署vLLM推理服务器，确保模型权重缓存以加快重启速度，支持高并发请求，适合混合AI应用。

华为开源的KVarN是一种KV Cache量化技术，通过Hadamard旋转和双轴方差归一化，有效解决大模型推理中的显存瓶颈。该技术在2-bit量化下保持接近FP16的精度，显存占用降低至原来的三分之一到五分之一，吞吐量超越FP16，且无需校准，已集成至vLLM框架。

在新加坡的 PyTorch 会议上，Bugen Zhao 介绍了 vLLM 团队用 Rust 重写 Python 前端的工作，以解决高并发下的性能瓶颈。Rust 前端的吞吐量提升约 5.16 倍，CPU 占用降低，长尾延迟收敛，用户无需额外操作，Rust 二进制文件已打包进 Python Wheel，支持主要 API。

本文介绍了如何在内网使用vLLM和Qwen3.5部署AI模型。部署环境要求为NVIDIA A100/V100 GPU和Ubuntu 22.04 LTS系统。首先安装GPU驱动和CUDA Toolkit，然后通过UV管理Python环境并安装vLLM。接着，使用Hugging Face CLI下载Qwen3.5模型并配置运行参数。最后，利用Nginx进行负载均衡，以确保多GPU的高效使用。

本文探讨了大语言模型中KV Cache的产生与管理及其在推理过程中的重要性。KV Cache通过缓存历史K/V向量，优化生成过程并减少计算复杂度。Prefill阶段处理所有输入，而Decode阶段逐步生成输出，二者需分离以提升性能。vLLM采用页式内存管理，解决内存碎片问题，提升存储效率，确保高效的推理系统。

Kimi-K2.6是Moonshot AI于4月20日发布的开源大语言模型，具备长上下文推理和多模态理解能力。文章介绍了模型的下载、部署及性能基准测试，强调其在多项评测中的优异表现。Kimi-K2.6支持工具调用和视觉-语言输入，适合多种应用场景。